Questões de Concursos Estatística

A média de um conjunto de dados com 1.600 registros é 4. Entretanto, constatou-se que as “não respostas” foram imputadas indevidamente como zero. Assim, os registros foram corrigidos a partir da substituição desses valores por “NR”, ou seja, retirando as “não respostas” do cálculo da média. A nova média obtida foi 5.
Com base nas informações acima, conclui-se que a proporção de “não respostas” era de:

A fim de determinar a eficiência de um novo medicamento antitérmico, a temperatura corporal (em graus Celsius) de 9 indivíduos foi medida. Em seguida, foi administrado o medicamento e, após uma hora, a temperatura foi medida novamente. Tendo sido satisfeitas as condições necessárias, foi realizado um teste T para amostras pareadas visando verificar, estatisticamente, se o novo medicamento consegue reduzir a média da temperatura corporal. Considerando que as diferenças entre as temperaturas aferidas depois, com relação àquelas obtidas antes da administração do medicamento, possuem uma média aritmética igual a –0,72 e variância de 0,04, qual a probabilidade é numericamente igual ao p-valor associado à estatística do teste? (Denote por T_n, uma variável aleatória com distribuição t-Student com n graus de liberdade.)

O gestor de uma grande sociedade empresária, para definir metas e indicadores de desempenho, cria uma base de dados com os resultados da última avaliação realizada com os funcionários. Essa avaliação formou uma base que pretende ser utilizada para tomada de decisões como promoções, aumentos salariais, transferências e até demissões.
Cada funcionário foi avaliado segundo os critérios de pontualidade, assiduidade, motivação, satisfação no trabalho e cumprimento das tarefas designadas, recebendo uma nota de 0 a 10 pontos para cada critério. Para simplificar a análise, agruparam-se os funcionários por similaridade de acordo com os critérios mencionados.
A técnica de análise multivariada mais adequada para criar os grupos e analisar o desempenho dos funcionários é:

Com relação aos conceitos de estimação e testes de hipóteses, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a afirmativa verdadeira e (F) para a falsa.

( ) A estimativa pontual é obtida por meio de um intervalo de confiança que contém o valor estimado do parâmetro populacional com uma certa probabilidade, como 95%.
( ) O erro tipo I ocorre quando rejeitamos a hipótese nula (H₀) quando, na verdade, ela é verdadeira.
( ) No teste de hipóteses, a hipótese alternativa (H₁) é aceita sempre que o valor p-valor é maior que o nível de significância (α).

As afirmativas são, respectivamente,

Para se avaliar se duas amostras independentes, obtidas de diferentes fontes, podem ser supostas como oriundas de uma mesma variável aleatória populacional, os seguintes dados foram observados:
• Amostra 1: 35 40 45 46 56 60 100 • Amostra 2: 22 44 61 66 70 75 82 90 92 98
Se o pesquisador usar o teste U de Wilcoxon – Mann – Whitney, então o valor da estatística U para esse problema é igual a

Há casos em que devemos pensar numa população dividida em subpopulações ou estratos, sendo conveniente supor que a variável de interesse se comporta de modo bem diferente de estrato em estrato, mas com comportamento razoavelmente homogêneo dentro de cada estrato.
Em tais casos, o sorteio dos elementos da amostra deve levar em conta a existência dos estratos. Para evitar problemas com seleções mal feitas pode-se adotar a amostragem estratificada.
Avalie se as seguintes afirmativas acerca da amostragem estratificada são verdadeiras (V) ou falsas (F).

( ) A amostragem estratificada especifica quantos elementos da amostra serão retirados em cada estrato. Frequentemente consideram-se três tipos de amostragem estratificada: uniforme, proporcional e ótima.
( ) Na amostragem estratificada uniforme, um mesmo número de elementos é sorteado em cada estrato.
( ) Na amostragem proporcional, o número de elementos sorteados em cada estrato é proporcional ao número de elementos existentes no estrato.
( ) A amostragem estratificada ótima seleciona, em cada estrato, um número de elementos proporcional ao número de elementos do estrato e também à variação da variável de interesse no estrato, medida pelo seu desvio padrão.

As afirmativas são, respectivamente,

Se X é uma variável aleatória com média 100 e variância 100, então a seguinte variável tem distribuição de probabilidades com média 0 e variância 1:

Uma empresa de hemoderivados deseja realizar um teste estatístico paramétrico para verificar se a vida útil média μ dos filtros utilizados em seus equipamentos é igual a 2.000 horas. Para tal, foi definida a hipótese nula H₀:μ= 2.000 e a hipótese alternativaH₁:μ≠ 2.000 Sabe-se que a vida útil dos filtros, em horas, segue uma distribuição normal com variância conhecida. Em uma amostra de 100 filtros, a vida média observada foi de 2.050 horas e o valor da estatística de teste calculada foi igual a 2,5. Com base nessas informações, qual é o desvio-padrão populacional da vida útil dos filtros?

Caso X siga distribuição normal com média 3 e variância 1, e Y siga distribuição normal com média 2 e variância 4, então

Em relação à distribuição normal N(μ, σ² ), avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Toda distribuição normal é simétrica em relação à média μ.
( ) A média, a mediana e a moda de uma distribuição normal coincidem.
( ) Aproximadamente 68% dos valores de uma variável normalmente distribuída estão no intervalo (μ−σ, μ+σ).

As afirmativas são, respectivamente,

Uma variável aleatória X tem distribuição normal com média 10 e variância 25.
Se Y = (2X – 5)/10, então Y tem distribuição normal com média e variância, respectivamente, iguais a

Entre as medidas características de uma distribuição de probabilidade tem-se:

Considere uma amostra aleatória simples X₁, X₂, ..., X_n, de tamanho n, e as seguintes afirmativas acerca da estimação por máxima verossimilhança.

I. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Bernoulli parâmetro p, o estimador de máxima verossimilhança de p é a média amostral.
II. Se a variável aleatória populacional tem distribuição exponencial parâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.
III. Se a variável aleatória populacional tem distribuição Poissonparâmetro λ, o estimador de máxima verossimilhança de λ é a média amostral.

Está correto o que se afirma em

Referente a todos os métodos estatísticos que simultaneamente analisam múltiplas medidas sobre cada indivíduo ou objeto sob investigação. Qualquer análise simultânea de mais de duas variáveis, é o conceito de: